25 KiB

Raw Blame History Unescape Escape

Azure AI Foundry Topluluğuna Katılın

Bu kaynakları kullanmaya başlamak için şu adımları izleyin:

Depoyu Çatallayın: bağlantısına tıklayın
Depoyu Klonlayın: git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
Azure AI Foundry Discord'a katılın ve uzmanlarla ve diğer geliştiricilerle tanışın

🌐 Çok Dilli Destek

GitHub Action ile Destekleniyor (Otomatik ve Her Zaman Güncel)

IoT for Beginners - Bir Müfredat

Microsoft'taki Azure Cloud Advocates, IoT temelleri hakkında 12 haftalık, 24 derslik bir müfredat sunmaktan mutluluk duyuyor. Her ders, ders öncesi ve sonrası sınavlar, dersi tamamlamak için yazılı talimatlar, bir çözüm, bir ödev ve daha fazlasını içerir. Proje tabanlı pedagojimiz, öğrenirken inşa etmenizi sağlar; bu, yeni becerilerin kalıcı olmasını sağlayan kanıtlanmış bir yöntemdir.

Projeler, gıdanın çiftlikten sofraya yolculuğunu kapsar. Bu, tarım, lojistik, üretim, perakende ve tüketici gibi IoT cihazları için popüler endüstri alanlarını içerir.

Sketchnote: Nitya Narasimhan. Daha büyük bir versiyon için resme tıklayın.

Yazarlarımıza Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett ve sketchnote sanatçımız Nitya Narasimhan'a içten teşekkürler.

Ayrıca bu müfredatı gözden geçiren ve çeviren Microsoft Learn Öğrenci Elçileri ekibimize teşekkür ederiz - Aditya Garg, Anurag Sharma, Arpita Das, Aryan Jain, Bhavesh Suneja, Faith Hunja, Lateefah Bello, Manvi Jha, Mireille Tan, Mohammad Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Mohammad Zulfikar, Priyanshu Srivastav, Thanmai Gowducheruvu, ve Zina Kamel.

Ekibi tanıyın!

Gif: Mohit Jaisal

🎥 Proje hakkında bir video için yukarıdaki resme tıklayın!

Öğretmenler, bu müfredatı nasıl kullanabileceğinizle ilgili bazı öneriler ekledik. Kendi derslerinizi oluşturmak isterseniz, ders şablonunu da ekledik.

Öğrenciler, bu müfredatı kendi başınıza kullanmak için tüm depoyu çatallayın ve alıştırmaları kendi başınıza tamamlayın. Ders öncesi sınavla başlayın, ardından dersi okuyun ve diğer etkinlikleri tamamlayın. Dersleri anlayarak projeleri oluşturmaya çalışın, çözüm kodunu kopyalamaktan kaçının; ancak bu kod, her proje odaklı derste /solutions klasörlerinde mevcuttur. Başka bir fikir, arkadaşlarınızla bir çalışma grubu oluşturmak ve içeriği birlikte incelemek olabilir. Daha fazla çalışma için Microsoft Learn öneriyoruz.

Bu kursun video genel bakışı için şu videoya göz atın:

🎥 Proje hakkında bir video için yukarıdaki resme tıklayın!

Pedagoji

Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilkeyi benimsedik: proje tabanlı olmasını sağlamak ve sık sık sınavlar içermesi. Bu serinin sonunda öğrenciler bir bitki izleme ve sulama sistemi, bir araç takip sistemi, yiyecekleri izlemek ve kontrol etmek için akıllı bir fabrika kurulumu ve ses kontrollü bir pişirme zamanlayıcısı oluşturmuş olacak ve Nesnelerin İnterneti'nin temellerini, cihaz kodu yazmayı, buluta bağlanmayı, telemetri analiz etmeyi ve uçta yapay zeka çalıştırmayı öğrenmiş olacaklar.

İçeriğin projelere uygun olmasını sağlayarak süreç öğrenciler için daha ilgi çekici hale gelir ve kavramların kalıcılığı artırılır.

Ayrıca, ders öncesi düşük riskli bir sınav, öğrencinin bir konuyu öğrenmeye yönelik niyetini belirlerken, ders sonrası ikinci bir sınav daha fazla kalıcılığı sağlar. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamı veya bir kısmı alınabilir. Projeler küçük başlar ve 12 haftalık döngünün sonunda giderek daha karmaşık hale gelir.

Her proje, öğrencilere ve hobi sahiplerine uygun gerçek dünya donanımları etrafında tasarlanmıştır. Her proje, ilgili proje alanını inceleyerek ilgili arka plan bilgisini sağlar. Başarılı bir geliştirici olmak, sorunları çözdüğünüz alanı anlamanıza yardımcı olur; bu arka plan bilgisi, öğrencilerin IoT çözümleri ve öğrenimleri hakkında gerçek dünya problemleri bağlamında düşünmelerine olanak tanır. Öğrenciler, oluşturdukları çözümlerin 'nedenini' öğrenir ve son kullanıcıya yönelik bir takdir kazanır.

Donanım

Projeler için kişisel tercihlere, programlama dili bilgisine veya tercihlerine, öğrenme hedeflerine ve erişilebilirliğe bağlı olarak iki IoT donanım seçeneğimiz var. Ayrıca, donanıma erişimi olmayanlar veya satın almadan önce daha fazla bilgi edinmek isteyenler için bir 'sanal donanım' versiyonu sağladık. Daha fazla bilgi edinebilir ve donanım sayfasında bir 'alışveriş listesi' bulabilirsiniz; Seeed Studio'daki arkadaşlarımızdan tam kitler satın almak için bağlantılar dahil.

💁 Davranış Kuralları, Katkıda Bulunma ve Çeviri yönergelerimizi bulun. Yapıcı geri bildirimlerinizi memnuniyetle karşılıyoruz!

Her ders şunları içerir:

sketchnote
isteğe bağlı ek video
ders öncesi ısınma sınavı
yazılı ders
proje tabanlı dersler için, projeyi nasıl oluşturacağınızı adım adım anlatan kılavuzlar
bilgi kontrolleri
bir meydan okuma
ek okuma
ödev
ders sonrası sınav

Sınavlar hakkında bir not: Tüm sınavlar, her biri üç sorudan oluşan toplam 48 sınav içeren quiz-app klasöründe bulunmaktadır. Derslerin içinden bağlantı verilmiştir, ancak sınav uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; quiz-app klasöründeki talimatları takip edin. Sınavlar kademeli olarak yerelleştirilmektedir.

Dersler

	Proje Adı	Öğretilen Kavramlar	Öğrenme Hedefleri	Bağlantılı Ders
01	Başlarken	IoT'ye Giriş	IoT'nin temel prensiplerini ve sensörler ile bulut hizmetleri gibi IoT çözümlerinin temel yapı taşlarını öğrenirken ilk IoT cihazınızı kurmayı öğrenin	IoT'ye Giriş
02	Başlarken	IoT'ye Daha Derinlemesine Bakış	Bir IoT sisteminin bileşenlerini, mikrodenetleyicileri ve tek kartlı bilgisayarları daha ayrıntılı öğrenin	IoT'ye Daha Derinlemesine Bakış
03	Başlarken	Sensörler ve Aktüatörlerle Fiziksel Dünya ile Etkileşim	Fiziksel dünyadan veri toplamak için sensörleri ve geri bildirim göndermek için aktüatörleri öğrenin, bir gece lambası yaparken bunları uygulayın	Sensörler ve Aktüatörlerle Fiziksel Dünya ile Etkileşim
04	Başlarken	Cihazınızı İnternete Bağlayın	IoT cihazınızı mesaj göndermek ve almak için internete nasıl bağlayacağınızı öğrenin, gece lambanızı bir MQTT broker'a bağlayarak uygulayın	Cihazınızı İnternete Bağlayın
05	Çiftlik	Bitki Büyümesini Tahmin Et	IoT cihazı tarafından toplanan sıcaklık verilerini kullanarak bitki büyümesini nasıl tahmin edeceğinizi öğrenin	Bitki Büyümesini Tahmin Et
06	Çiftlik	Toprak Nemini Tespit Et	Toprak nemini nasıl tespit edeceğinizi ve bir toprak nem sensörünü nasıl kalibre edeceğinizi öğrenin	Toprak Nemini Tespit Et
07	Çiftlik	Otomatik Bitki Sulama	Bir röle ve MQTT kullanarak sulamayı nasıl otomatikleştireceğinizi ve zamanlayacağınızı öğrenin	Otomatik Bitki Sulama
08	Çiftlik	Bitkinizi Buluta Taşıyın	Bulut ve bulut tabanlı IoT hizmetleri hakkında bilgi edinin ve bitkinizi bir genel MQTT broker yerine bunlardan birine nasıl bağlayacağınızı öğrenin	Bitkinizi Buluta Taşıyın
09	Çiftlik	Uygulama Mantığınızı Buluta Taşıyın	IoT mesajlarına yanıt veren uygulama mantığını bulutta nasıl yazacağınızı öğrenin	Uygulama Mantığınızı Buluta Taşıyın
10	Çiftlik	Bitkinizi Güvende Tutun	IoT güvenliği hakkında bilgi edinin ve bitkinizi anahtarlar ve sertifikalarla nasıl güvende tutacağınızı öğrenin	Bitkinizi Güvende Tutun
11	Taşıma	Konum Takibi	IoT cihazları için GPS konum takibi hakkında bilgi edinin	Konum Takibi
12	Taşıma	Konum Verilerini Saklama	IoT verilerini daha sonra görselleştirmek veya analiz etmek için nasıl saklayacağınızı öğrenin	Konum Verilerini Saklama
13	Taşıma	Konum Verilerini Görselleştirme	Haritalar üzerinde konum verilerini nasıl görselleştireceğinizi ve haritaların gerçek 3 boyutlu dünyayı 2 boyutta nasıl temsil ettiğini öğrenin	Konum Verilerini Görselleştirme
14	Taşıma	Coğrafi Çitler	Coğrafi çitler hakkında bilgi edinin ve tedarik zincirindeki araçlar hedeflerine yaklaştığında nasıl uyarı alacağınızı öğrenin	Coğrafi Çitler
15	Üretim	Meyve Kalitesi Dedektörü Eğitimi	Meyve kalitesini tespit etmek için bulutta bir görüntü sınıflandırıcıyı nasıl eğiteceğinizi öğrenin	Meyve Kalitesi Dedektörü Eğitimi
16	Üretim	IoT Cihazından Meyve Kalitesini Kontrol Et	IoT cihazından meyve kalitesi dedektörünüzü nasıl kullanacağınızı öğrenin	IoT Cihazından Meyve Kalitesini Kontrol Et
17	Üretim	Meyve Dedektörünüzü Uçta Çalıştırın	Meyve dedektörünüzü uçta bir IoT cihazında nasıl çalıştıracağınızı öğrenin	Meyve Dedektörünüzü Uçta Çalıştırın
18	Üretim	Sensörden Meyve Kalitesi Tespiti Tetikleme	Sensörden meyve kalitesi tespitini nasıl tetikleyeceğinizi öğrenin	Sensörden Meyve Kalitesi Tespiti Tetikleme
19	Perakende	Stok Dedektörü Eğitimi	Bir mağazada stok saymak için nesne algılama kullanarak bir stok dedektörünü nasıl eğiteceğinizi öğrenin	Stok Dedektörü Eğitimi
20	Perakende	IoT Cihazından Stok Kontrolü	Nesne algılama modeli kullanarak bir IoT cihazından stok kontrolünü nasıl yapacağınızı öğrenin	IoT Cihazından Stok Kontrolü
21	Tüketici	IoT Cihazıyla Konuşmayı Tanıma	Akıllı bir zamanlayıcı oluşturmak için bir IoT cihazından konuşmayı nasıl tanıyacağınızı öğrenin	IoT Cihazıyla Konuşmayı Tanıma
22	Tüketici	Dili Anlama	IoT cihazına söylenen cümleleri nasıl anlayacağınızı öğrenin	Dili Anlama
23	Tüketici	Zamanlayıcı Ayarlama ve Sesli Geri Bildirim Sağlama	IoT cihazında bir zamanlayıcıyı nasıl ayarlayacağınızı ve zamanlayıcı ayarlandığında ve bittiğinde sesli geri bildirim nasıl vereceğinizi öğrenin	Zamanlayıcı Ayarlama ve Sesli Geri Bildirim Sağlama
24	Tüketici	Birden Fazla Dili Destekleme	Hem konuşulan hem de akıllı zamanlayıcınızın yanıtlarının birden fazla dili nasıl destekleyeceğini öğrenin	Birden Fazla Dili Destekleme

Çevrimdışı Erişim

Bu dokümantasyonu Docsify kullanarak çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu repoyu forklayın, Docsify'i yükleyin yerel makinenize kurun ve ardından bu reponun kök klasöründe docsify serve komutunu çalıştırın. Web sitesi localhost'unuzda 3000 portunda sunulacaktır: localhost:3000.

Quiz

Topluluğa, her bölümdeki bilginizi test eden interaktif quiz için teşekkürler. Bilginizi buradan test edebilirsiniz.

PDF

Bu içeriğin çevrimdışı erişim için bir PDF'sini oluşturabilirsiniz. Bunun için npm'in yüklü olduğundan emin olun ve bu reponun kök klasöründe aşağıdaki komutları çalıştırın:

npm i
npm run convert

Slaytlar

Bazı dersler için slides klasöründe slayt desteleri bulunmaktadır.

Diğer Müfredatlar

Ekibimiz başka müfredatlar da üretiyor! İnceleyin:

Görsel Atıfları

Bu müfredatta kullanılan görsellerin atıflarını Attributions dosyasında bulabilirsiniz.

Feragatname:
Bu belge, Co-op Translator adlı yapay zeka çeviri hizmeti kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlama veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.

25 KiB Raw Blame History Unescape Escape